最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
也有人问的更具体，关于Python数据分析的一些问题。到底应该怎么学？如何快速入门，以及技术和业务之间的瓶颈如何突破？
因为深度的数据分析往往可以看到事情的本质，而这又是一项在任何情况下都超级加分的技能。总结了一些经验，希望能够给还没入门、或者入门之后就遇到瓶颈的新手一些建议。主要是关于如何系统地进行学习规划，以及可以避免的一些坑。
有的同学看到数据分析几个字，就马上开始Python函数+控制语句、R语言和ggplot库……上来一顿骚操作，还没入门就放弃了。
这就是需求不明确导致的，当然学习方式也值得商榷，那到底数据分析需要什么样的技能呢？ 这里作为例子，从招聘网站上找了几个数据分析的岗位，我们来看看具体的要求是怎样的。
其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：
-
分析工具
：一般要求SPSS/SAS/R/Python等分析工具至少会一种，会两种以上加分，有的企业因内部需求，会指定的一种；
-
数据库
：绝大会要求会SQL，部分要求SQL/NoSQL会一种，高级的分析师或者大型企业要求能够处理大数据，需要Hive（较少的需要Hadoop/Spark）；
-
统计学
：若无相关专业背景，需要具备相应的统计学、概率论等基础知识；
-
数据挖掘
：少部分要求会建模，了解基本的算法模型，能够做数据预测，即便不要求，算法也是加分项；
-
结果输出
：Excel/PPT/Tableau。Excel和PPT要求的比较多，主要用作常规的数据呈现，与业务部门沟通等，Tableau一般作为可视化或者分析工具的加分项或者要求之一；
业务/思维：对某个领域（如电商、金融等）相关业务的了解或具有产品、运营方向的分析经验，有自己的数据分析的方法论和项目经验，具备Data Sence。
看上去很简单呀，对吧，但其实你把每个技能拆分开来，都是一个不小的知识体系。如果我们按照
数据分析的流程
来细分的话，每个部分应该掌握的技能，大概是这样的：
那对于这个技能体系，应该
如何进行技能的训练呢？先后顺序是什么？哪些地方可能出现困难和瓶颈？
按
数据
分析的流程
的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点
，
哪些知
识是暂时不必要的。
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
- ❶ -
数据是产生价值的原材料，这也是数据分析项目的第一步。
通常我是通过爬虫获取相关数据的，一来数据有很高的
时效性
，二来数据的
来源可以得到保证
，毕竟网上的信息是异常丰富的。
这些分布在网上零散的信息，通过爬取整合之后，就有比较高的分析价值。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。
基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某个事件、某类人群进行分析。
在爬虫之前需要先了解一些 Python 的基础知识：
数据类型
（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests等）实现网页爬虫。
如果是初学，建议从
requests+xpath
开始。
当然，并不是说公开数据就没用了，
在进行分析的时候，需要一些
历史数据进行对比
，
需要一定的
行业标准进行参考的时候，
公开数据的价值就体现出来了。
一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，还有一些行业研究报告、他人的调查结果，都可以成为你的数据来源。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
- ❷ -
我并不是每次都会用到数据库，但很多时候这确实是做数据分析项目的必备技能，包括求职就业，也是必选项。
通常数据库的使用能够
让数据存储、管理更方便
，同时也能提高数据提取和使用的效率，特别是在数据上了一定的量级之后，谁用谁知道。
大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也至少要
懂得SQL的操作，能够查询、提取公司的数据
。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。
需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
SQL这部分比较简单，主要是掌握一些基本的语句。
当然，还是建议找几个数据集来实际操作一下，哪怕是最基础的查询、提取等。
- ❸ -
爬回来的数据通常是不干净的，
数据的重复、缺失、异常值
等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如重复数据，是保留还是删除；
比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，
学会 pandas/Numpy （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了
。
需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
数据清洗通常被视为脏活，但事实上这步非常重要，这直接决定了你的分析结论的准确性，决定你的项目是否能顺利进行下去。
- ❹ -
这个是从数据中发现信息、挖掘价值的过程，大多数的结论在这个步骤产生，主要做两件事情。
一是对于既定的数据分析主题进行拆解
，评估需要从哪些维度进行分析，提取哪些数据，这个步骤很大程度上来源于经验或者对于具体事务的理解；
二是通过探索数据分布的规律、数据的特征
，发现从表面看不到的信息，完成这个流程主要是通过数据本身进行探索。
前者对应的是描述性的数据分析，
主要考虑数据的指标
，看从不同的角度去描述数据能够得出哪些结论。
这个地方就需要对统计学的相关知识有一定的了解，比如：
后者则是探索型的数据分析，主要通过绘制数据的分布图形，
来观察数据的分布规律
，从而提取隐藏的某些信息。
这里就需要对掌握可视化的技能，Python中的Matplotlib/Seaborn都可以完成可视化的工作。
可视化既是探索性分析的工具，也可以输出最终结果呈现的图形。
当然，还有一种是预测型的数据分析，需要构建模型来预测未来数据，我在推文中用的比较少，但在企业中应用非常多。
做数据分析的话，会用比如线性回归、逻辑回归、决策树等这些基本的算法，用于解决基本的回归和分类问题，就OK了。
●
●
●
- 系统学习成为分析师 -
所以，如果你是真的想系统地去学习数据分析，从
工具、流程、业务、思维
等层面逐个击破，有目的地系统学习和基于真实项目进行训练，以
learning by doing
的形式，我想把这门课推荐给你。
DC学院的数据分析师训练营
完全以职业为导向
，通过实际的项目流程，训练真实的工作技能。
十周的系统训练
，除了掌握基础的技能，还有能获得大量的项目经验。
这是训练营的第1期开班，优惠力度足够大（名额有限），
相信之后你不太能够以如此低的价格加入，或者说是参与类似的系统性训练
。
十周系统训练，掌握专业数据分析师的技能
首期立减400，优惠限前50名
开课7天内无理由退款
↓↓↓ 扫码了解训练营详情 ↓↓↓
为了打造这样的训练营，我们花了6个月的时间去打磨：
👉为了保证
技能的全面性和深度
，
我们调研了众多的数据分析岗位，和数十位分析师进行了深度的内容探讨。
让课程内容能够
满足主流企业的需求，也具备不同行业、领域的数据思维和分析方法。
👉
在学习的
流畅性
方面，
我们也对学习路径进行了数十次的迭代，从技能板块的学习逻辑到细节知识的设置和筛选。
既让课程能够
使不同背景的同学高效学习，也尽可能地提升学员能够达到的技能上限。
👉特别是
案例和作业项目
部分，
尽量地还原真实工作中的业务流程，融入尽可能多的技能栈，所以每个项目都是训练的综合应用能力，和解决实际问题的能力。
我们始终坚信，大量的
真实训练
，才是
知识内化和迁移的关键
。
以下就是我们这次训练营的课程主体大纲（学习计划周次可以扫码了解），十周的训练，足以让你打败市面上多半所谓的据分析师：
除了课程中实时穿插的小案例巩固细节知识点，另有
6大企业项目实战，涉及电商、房产、金融、招聘、社交等多领域。
这些案例在课程中都有详细的讲解，关于
问题拆解的思路，使用的技术细节，代码的编写
，以及逐步的效果展示。
帮助你训练
数据采集、分析方法、编程技巧、模型搭建、报告撰写
等全方位技能，丰富项目经验
。
除了众多的实战案例帮助你实时巩固技术之外，另外每周都有
基于真
实业
务问题的作业项目
。你需要根据每周的学习，来解决这些在工作中存在的问题。
最重要的是，每周提交的作业项目都有老师
1v1批改
，
逐行代码审阅
，评估学习效果，并给出针对性的学习建议。
可以很负责任地说，认真完成这些作业项目，最终形成的这个作品集，
将可以成为你求职就业非常棒的加分项
。
△ 部分作业列表
△ 内测学员部分作业批改
训练营完全按照数据分析师职位的技能需求进行打造，既保证技能的
全和深
，也在此基础上尽量简化学习的内容，
以提高效率
。
当然，必要的横向的扩展还是会有的，
比如小规模数据的Excel分析，利用其它可视化/报告工具进行数据分析报告的输出
，这些必要的技能在课程中会有所涉及，也是数据分析师的绝对加分项。
总体来说，你将得到
工具使用、编程能力、数据库能力、分析能力、数据思维
五个方向的锻炼，成为具有综合能力的分析师，而不是数据处理员。
为了帮你更好地学习和训练，DC学院数据分析师训练营采用
定期班级教学
的模式。
已经帮你安排好学习计划，
总共十周训练，你可以轻松地掌握全方位的数据分析技能
。
班主任会
时刻监督你的学习进度
，不定期小窗问候。群里面老师会帮助你
实时解决学习上的问题
（7×12小时那种），还有一群颇具潜力的同学，和你探讨作业，分享经验。
在课程正式上线之前，课程经过了多次的内测和迭代。
训练营好不好？听听内测学员怎么说：
如果你是以下人群之一：
还是没有形成专业分析方法以系统经验的野路子分析师；
想提升分析能力，拿起数据的武器为自己说话的互联网职场人；
希望突破职业瓶颈，转行进入数据科学等前沿行业的求职者；
-
或是对人工智能、机器学习、python大法感兴趣的
在校学生。
这个训练营就是为你而定制！
十周系统训练，掌握专业数据分析师的技能
首期训练营名额有限，先到先得
¥1299 （原价¥1699）
首期优惠仅限前50名
开课7天内无理由退款
扫描下方二维码了解课程详情
如果还有更多课程问题
扫下方二维码添加Amy小姐姐
添加后可获取
《数据分析师训练营知识体系详解》
《数据分析师成长指南》
一份数据分析超级学习资料包
